Python

区別するには、Pandasでnuniqueを使用します。列ごとにグループ化し、Numpy sum（）を使用して太陽も検索します。 まず、必要なライブラリをインポートします- パンダをpdimportnumpyasnpとしてインポート 3列のDataFrameを作成します。列の値が重複しています- dataFrame =pd.DataFrame（{Car：[BMW、Audi、BMW、Lexus、Lexus]、 Place：[Delhi、Bangalore、 デリー、チャンディガー、チャンディガー]、 ユニット：[100、150、50、110、90]}） nuniqueを使用した集計agg

DataFrameの列から一意の値を取得するには、unique（）を使用します。 DataFrameの列から一意の値をカウントするには、nunique（）を使用します。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd; 3列のDataFrameを作成します。重複する値もあります- dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Audi', 'BMW', 'Lexus

リストに特定の数字が含まれているかどうかを確認する必要がある場合は、「結合」方式と単純な反復が使用されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = [427, 789, 345, 122, 471, 124] print("The list is :") print(my_list) my_digits = [1, 4, 7, 2] digit_string = ''.join([str(ele) for ele in my_digits]) all_elems = ''.join([str(ele) for

サイズがKのN個のリストをランダムに作成する必要がある場合は、値をシャッフルして出力を生成するメソッドが定義されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです from random import shuffle def gen_random_list(my_val, K): while True: shuffle(my_val) yield my_val[:K] my_list = [12, 45, 76, 32, 45, 88, 99, 0, 1] print("The list is ") print(my_list) K,

行列を辞書の値のリストに変換する必要がある場合は、簡単な辞書の理解を使用できます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = [[71, 26, 35], [65, 56, 37], [89, 96, 99]] print("The list is :") print(my_list) my_result = {my_index + 1 : my_list[my_index] for my_index in range(len(my_list))} print("The result is:") print(my_resu

データ型とDataFrame列の情報を取得するには、info（）メソッドを使用します。必要なライブラリをエイリアスでインポートします- import pandas as pd; 3列のデータフレームを作成する- dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Audi', 'BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Lexus', 'Mustang'

他のリストから少なくとも指定された文字数の文字列を抽出する必要がある場合は、リスト内包表記が使用されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = ["Python", "is", "fun", "to", "learn"] print("The list is :") print(my_list) my_char_list = ['e', 't', 's', 'm', '

正方行列から最初の対角要素を削除する必要がある場合は、「列挙」とリスト内包表記が使用されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = [[45, 67, 85, 42, 11], [78, 99, 10, 13, 0], [91, 23, 23, 64, 23], [91, 11, 22, 14, 35]] print("The list is :") print(my_list) my_result = [] for index, element in enumerate(my_list): my_result.append([e

タプルを絶対差の頻度で並べ替える必要がある場合は、ラムダ関数、「abs」メソッド、および「sorted」メソッドが使用されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = [(11, 26), (21, 33), (90, 11), (26, 21), (32, 18), (25, 37)] print("The list is :") print(my_list) my_diff_list = [abs(x - y) for x, y in my_list] my_result = sorted(my_list, key = lambda

すべての行のサイズが数値で増加するマトリックスにリストを変換する必要がある場合は、「//」演算子と単純な反復が使用されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = [42, 45, 67, 89, 99, 10, 23, 12, 31, 43, 60, 1, 0] print("The list is :") print(my_list) my_key = 3 print("The value of key is ") print(my_key) my_result = [] for index in range(0

DataFrameの列名のみを表示するには、dataframe.columnsを使用します。 必要なライブラリをエイリアスでインポートします- import pandas as pd; 以下はDataFrame-です dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Audi', 'BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Lexus', 'Mustang

頻度要素が偶数の行列の行を抽出する必要がある場合は、「all」演算子と「Counter」メソッドを使用したリスト内包表記が使用されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです from collections import Counter my_list = [[41, 25, 25, 62], [41, 41, 41, 41, 22, 22], [65, 57, 65, 57], [11, 24, 36, 48]] print("The list is :") print(my_list) my_result = [sub for sub in my_li

数値との比較に基づいてリストの要素を置き換える必要がある場合は、単純な反復が使用されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = [32, 37, 44, 38, 92, 61, 28, 92, 20] print("The list is :") print(my_list) my_key = 32 print("The key is ") print(my_key) low, high = 2, 9 my_result = [] for ele in my_list: if ele > my_key

文字列のリスト内のすべての要素が数値であるかどうかを確認する必要がある場合は、「all」演算子が使用されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = ["434", "823", "98", "74", '9870'] print("The list is :") print(my_list) my_result = all(ele.isdigit() for ele in my_list) if(my_result == True):

リストのすべての要素から特定の数字を削除する必要がある場合は、反復と「set」演算子および「str」メソッドが使用されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = [123, 565, 1948, 334, 4598] print("The list is :") print(my_list) key = 3 print("The key is :") print(key) my_result = [] for element in my_list: if list(set(str(element)))[0]

他のリストから重複する要素のインデックスを削除する必要がある場合は、「列挙」属性、リスト内包表記、および単純な反復が使用されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list_1 = [4, 5, 6, 5, 4, 7, 8, 6] my_list_2 = [1, 7, 6, 4, 7, 9, 10, 11] print("The first list is :") print(my_list_1) print("The second list is :") print(my_list_2) temp_set = set() te

まず、ネストされた辞書を作成しましょう- dictNested = {'Cricket': {'Boards': ['BCCI', 'CA', 'ECB'],'Country': ['India', 'Australia', 'England']},'Football': {'Boards': ['TFA', 'TCSA', 'GFA'],'Country'

プレフィックス要素のリストに基づいて文字列を印刷する必要がある場合は、リスト内包表記、「any」演算子、および「startswith」メソッドが使用されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = ["streek", "greet", "meet", "leeks", "mean"] print("The list is : ") print(my_list) prefix_list = ["st", "ge&

小数点以下の桁数を四捨五入するには、 display.precisionを使用します パンダの属性。 まず、必要なパンダライブラリをインポートします- パンダをpdとしてインポート 2列のデータフレームを作成する- dataFrame =pd.DataFrame（{Car：[BMW、Lexus、Tesla、Mustang、Mercedes、Jaguar]、 Reg_Price：[7000.5057、1500、5000.9578 、8000、9000.75768、6000]}） set_option（）メソッドを使用して精度を設定します。精度値2-を設定しました pd.set_opti

リストで指定された要素の倍数である要素を印刷する必要がある場合は、リスト内包表記が使用されます。 例 以下は同じもののデモンストレーションです my_list = [45, 67, 89, 90, 10, 98, 10, 12, 23] print("The list is :") print(my_list) my_division_list = [6, 4] print("The division list is :") print(my_division_list) my_result = [element for element in m